確認的因子分析モデルにおけるサンプルサイズと解決策の適切性に関するノート

潜在変数モデリング技術に使用するための適切なサンプルサイズを決定することは、研究者にとって継続的な課題を呈しています。特に、小さいサンプルサイズは、モデル推定が基づく分散や共分散のサンプリングエラー、適合度指標、および収束失敗に関する懸念を引き起こすことが知られています。このテーマに関する文献は、パワー分析の実施や適切なサンプルサイズを決定するための経験則の特定に重点を置いています。しばしば、そのアドバイスは、必要なサンプルサイズが問題となるモデルの側面によって調整されるという仮定を含みます。本研究では、GagnéとHancock（2006）の発見を拡張する努力が行われました。Gagné, P. と Hancock, G. R. 2006. 確認的因子分析における測定モデルの質、サンプルサイズ、解決策の適切性。Multivariate Behavioral Research, 41: 65–83. Taylor & Francis Online , Google Scholar 。また、Herzog, BoomsmaおよびReinecke（2007）の発見、すなわち大規模モデルのためのχ2統計に対するSwain補正が本研究のモデルに一般化できるかどうかを検討しました。我々の発見は、GagnéとHancockのアプローチが、驚くべき少ないサンプルサイズの増加で大規模モデルにまで拡張され、Swainのχ2補正がかなり良好に機能することを示唆しています。我々は、サンプルサイズの要件を決定する際に、モデルの拒否または適合度が考慮されるべきであり、したがって、GagnéとHancockの方法およびモデルの適合度を取り入れた最小サンプルサイズの更新された表を提供します。